【发布时间】：2013-02-12 10:49:51
【问题描述】：
我正在寻求速度和性能非常重要的项目中的一些建议。
我创建了一个模型，该模型由一个外部函数和 1 个 for 循环（25 000 次迭代）组成，该函数调用多个定制函数。为了提高模型的性能，我将自定义函数重写为 MEX 函数。这已经提供了很好的加速。但是，我还想将外部 for 循环放在 MEX 函数中。但是我在将数据从 MATLAB 传递到 MEX 函数时遇到问题。 （请注意，无法对 for 循环进行矢量化）。
在模型模拟之前已知的数据被保存到一个大型嵌套数组结构中（以“data.Q.position1”的形式构建，“position1”是一个包含 10000 个双精度数的数组）。所有包含双精度的数组都具有相同的长度。模型的结果也会写入到这个数组结构中（当然是不同的字段名，在for循环之前进行预分配）
所以目前，模型看起来像这样：
[data] = function model(data)
for i=1:10000
data.Q.position1(i) = MEX-function1(data.WL.position4(i), data.WL.position3(i), …);
data.Q.position2(i) = MEX-function1(data.WL.position6(i), data.WL.position12(i), …);
…
data.WL.position7(i) = MEX-function2(data.Q.position1(i), …);
…
end
我选择了数组的结构，这样我就可以轻松地指向函数输入所需的变量。
所以我的问题是，如何将 for 循环放在 MEX 函数中，我与结构有什么关系？我对 MEX 和 C 语言真的很陌生，所以也许有一个简单的解决方案......
其次，整个概念在性能方面看起来不错，还是有更好的解决方案可用？
提前致谢！
【问题讨论】：
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我想您的 sn-p 中出现错误，因为您使用索引 i 尚未定义的输入。虽然这应该是正确的，但您可以在其上使用 parfor。
标签： performance matlab structure mex